Iñaki Erauskin: “Detectando la ‘caca de vaca'”

Artículo publicado en El Diario Vasco (08/11/2022)

Sé que es un título provocador … pero no lo he inventado yo. Por un lado, está Carl Sagan y su “El sutil arte de detectar camelos” (capítulo 12) en su obra “El mundo y sus demonios”. Y, por otro, “Calling bullshit” (“Detectando la mierda de toro (o la caca de vaca)” traducido literalmente, o publicado como “Bullshit: contra la charlatanería”) de Carl T. Bergstrom y Jevin D. West. Este verano tuve la oportunidad de conocer (por casualidades de la vida) a Carl Bergstrom, Catedrático de Biología en la Universidad de Washington (Seattle, Estados Unidos). Y ello me ha empujado a escribir este post, que tenía que haberlo escrito hace tiempo, pero no lo hice porque escribí otra cosa (ahora no recuerdo cuál) y no retomé la idea … hasta ahora.

En el grado de ADE de Deusto Business School se trabajan diferentes competencias genéricas y en la asignatura de microeconomía se trabaja el “pensamiento crítico”. Cuando empezamos a preparar los materiales para esta competencia me encontré con la web de “Calling bullshit” (también de los dos autores del libro) y me encantó su enfoque y contenido. En este post no pretendo resumir la obra, porque no sería posible ni justo, y me centraré en algunas ideas interesantes.

“Bullshit” se podría traducir como bobadas, tonterías, manipulaciones, disparates, mentiras, falsedades, idioteces, estupideces, … En la era de las “fake news” el mundo está inundado de bullshit. Según la ley de Brandolini (por Alberto Brandolini, ingeniero de software italiano), “La cantidad de energía necesaria para refutar bullshit es un orden de magnitud mayor que la necesaria para producirlo”. Un ejemplo claro de bullshit es el que la vacuna triple vírica (sarampión, paperas, rubeola) crea autismo, que ya fue ampliamente desacreditada (el caso Wakefield). Hoy día los teléfonos móviles y las redes sociales han aumentado enormemente el bullshit y con ello la polarización de las sociedades, especialmente a través de las redes que “personalizan” los mensajes (a través de algoritmos). Bergstrom y Jevin señalan que las tres maneras para enfrentarse al bullshit son la tecnología, la regulación gubernamental y la educación. Creen que el mejor enfoque y el más duradero es el tercer elemento. Estoy de acuerdo completamente. Después aclaran conceptos básicos para no caer en el bullshit, tales como:

• La correlación no implica causalidad, esto es, que dos variables estén aparentemente relacionadas no quiere decir que la una cause la otra necesariamente.
• Prestar mucha atención a lo que los números significan en cada caso. A menudo la gente se queda en los titulares (de medios de comunicación o de redes sociales) y obtiene una información que es confusa o directamente no es verdad. Un ejemplo reciente es el bulo sobre la congelación de los fondos europeos a España, sobre el que Mariluz Congosto (una experimentada investigadora/divulgadora/twittera de redes sociales) tiene un hilo muy interesante sobre lo ocurrido.
• La Ley de Goodhart (por Sir Charles Goodhart, el famoso economista de la London School of Economics y el Bank of England), que, parafraseando, sería algo así como “cuando una medida se convierte en objetivo, el objetivo deja de ser una buena medida”-
• Evitar los sesgos de selección, con el fin de que lo veamos no dependa de dónde miramos asegurándonos de que la muestra de la población es aleatoria y no sobrerrepresenta o infrarrepresenta a determinados colectivos.
• Poner atención en la visualización de los datos.
• Se habla mucho de Big Data, que va a más, y también de los algoritmos que van transformando los datos. Son abundantes los ejemplos de algoritmos que no funcionan bien y, por supuesto, si los datos que se usan son malos no puede salir nada bueno de ellos (“Garbage in, garbage out”).
• Evitar los mercados para la ciencia bullshit. Un trabajo reciente (y hay más de fechas anteriores también) alerta sobre “la proliferación de editoriales de nuevo cuño, MDPI y Frontiers”, donde se publican trabajos de investigación más fácilmente, más rápidamente, y de forma más barata relativamente en formato abierto, pero tienden a ser trabajos de dudosa calidad.
• A la hora de valorar la veracidad de las informaciones se debe:

• Cuestionar la fuente de información.
• Estar atentos a comparaciones injustas.
• Si algo parece demasiado bueno o demasiado malo para ser cierto… es que probablemente lo sea, esto es, es probable que sea falso.
• Pensar en las órdenes de magnitud, prestando especial atención a las cifras “sorprendentes”.
• Evitar el sesgo de confirmación, esto es, evitar la tendencia a creer la información que es coherente con nuestras creencias previas.
• Considerar múltiples hipótesis, en lugar de LA hipótesis.
• Dada la proliferación del bullshit online, prestar mayor atención a las técnicas existentes para evitar caer en ese tipo de bullshit:

• Corroborar y triangular. Mirar en otros lugares independientes o utilizando fuentes distintas.
• Averiguar de dónde viene la información y su origen.
• Utilizar la búsqueda inversa de imágenes, esto es, partiendo de una foto, tratar de lograr su origen.
• Prestar atención a deepfakes y otros medios de comunicación sintéticos, para, por ejemplo, contrastar si una foto es real o si una persona existe o no.
• Aprovecharse de la existencia de organizaciones que contrastan hechos (fact-checkers).
• Cerciorarse de con quién estás tratando (por ejemplo, si la página es de la organización original o se le parece pero no es).
• Asegurarse de la fiabilidad de la página web o de la organización.
• Estar alerta ante el efecto de la verdad ilusoria, esto es, ante el efecto de que cuanto más veces alguien ve algo más probable es que se lo crea.
• Reducir la exposición a la información.
• Y lo más importante: cuando se usen los medios de comunicación social “piensa más y comparte menos”.
• Finalmente para refutar el bullshit, Bergstrp, y Kevin recomiendan lo siguiente:

• Utilizar la técnica de Reductio Ad Absurdum, esto es, la reducción al absurdo , para desmontar algunas extrapolaciones que claramente no tienen base. Añadir una pizca de buen amor ayuda.
• Encontrar contraejemplos, esto es, si alguien sugiere que A implica B buscar un caso en el que A es verdad, pero B no. Proveedor de analogías o paralelismos de una situación poco habitual y relacionarlo con una situación más típica ayuda.
• Ser correcto, humilde, caritativo, capaz de admitir errores, claro, etc.

La conversación con Carl fue un auténtico placer. Hace pocas semanas Carl estuvo en Barcelona hablando de las “fake news” y de su libro (https://meta.decidim.org/conferences/DecidimFest22/program/1698). Espero que le fuera bien.

Termino este post: Creo que su libro es una lectura imprescindible para cualquier persona interesada en estar mejor informado.